3.3. MCO 관련 사용자 지정 리소스 구성

사전 요구 사항

1. 구성하려는 노드 유형의 정적 MachineConfigPool CR와 연관된 라벨을 가져옵니다. 다음 중 하나를 실행합니다.

   1. Machine config pool을 표시합니다.

      $ oc describe machineconfigpool <name>

      예를 들면 다음과 같습니다.

      $ oc describe machineconfigpool worker

      출력 예

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
      kind: MachineConfigPool
      metadata:
        creationTimestamp: 2019-02-08T14:52:39Z
        generation: 1
        labels:
          custom-kubelet: set-max-pods 1

      1

      라벨이 추가되면 labels 아래에 표시됩니다.

   2. 라벨이 없으면 키/값 쌍을 추가합니다.

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=set-max-pods

절차

1. 이 명령은 선택할 수 있는 사용 가능한 머신 구성 오브젝트를 표시합니다.

   $ oc get machineconfig

   기본적으로 두 개의 kubelet 관련 구성은 01-master-kubelet 및 01-worker-kubelet입니다.

2. 노드당 최대 Pod의 현재 값을 확인하려면 다음을 실행합니다.

   $ oc describe node <node_name>

   예를 들면 다음과 같습니다.

   $ oc describe node ci-ln-5grqprb-f76d1-ncnqq-worker-a-mdv94

   Allocatable 스탠자에서 value: pods: <value>를 찾습니다.

   출력 예

   Allocatable:
    attachable-volumes-aws-ebs:  25
    cpu:                         3500m
    hugepages-1Gi:               0
    hugepages-2Mi:               0
    memory:                      15341844Ki
    pods:                        250

3. 작업자 노드에서 노드당 최대 Pod 수를 설정하려면 kubelet 구성이 포함된 사용자 정의 리소스 파일을 생성합니다.

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: KubeletConfig
   metadata:
     name: set-max-pods
   spec:
     machineConfigPoolSelector:
       matchLabels:
         custom-kubelet: set-max-pods 1
     kubeletConfig:
       maxPods: 500 2

   1

   머신 구성 풀에서 레이블을 입력합니다.

   2

   kubelet 구성을 추가합니다. 이 예에서는 maxPods를 사용하여 노드당 최대 Pod를 설정합니다.

   참고

   kubelet이 API 서버와 통신하는 속도는 QPS(초당 쿼리) 및 버스트 값에 따라 달라집니다. 노드마다 실행되는 Pod 수가 제한된 경우 기본 값인 50(kubeAPIQPS인 경우) 및 100(kubeAPIBurst인 경우)이면 충분합니다. 노드에 CPU 및 메모리 리소스가 충분한 경우 kubelet QPS 및 버스트 속도를 업데이트하는 것이 좋습니다.

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: KubeletConfig
   metadata:
     name: set-max-pods
   spec:
     machineConfigPoolSelector:
       matchLabels:
         custom-kubelet: set-max-pods
     kubeletConfig:
       maxPods: <pod_count>
       kubeAPIBurst: <burst_rate>
       kubeAPIQPS: <QPS>

   1. 라벨을 사용하여 작업자의 머신 구성 풀을 업데이트합니다.

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=large-pods

   2. KubeletConfig 오브젝트를 생성합니다.

      $ oc create -f change-maxPods-cr.yaml

   3. KubeletConfig 오브젝트가 생성되었는지 확인합니다.

      $ oc get kubeletconfig

      출력 예

      NAME                AGE
      set-max-pods        15m

      클러스터의 작업자 노드 수에 따라 작업자 노드가 하나씩 재부팅될 때까지 기다립니다. 작업자 노드가 3개인 클러스터의 경우 약 10~15분이 걸릴 수 있습니다.

4. 변경 사항이 노드에 적용되었는지 확인합니다.

   1. 작업자 노드에서 maxPods 값이 변경되었는지 확인합니다.

      $ oc describe node <node_name>

   2. Allocatable 스탠자를 찾습니다.

       ...
      Allocatable:
        attachable-volumes-gce-pd:  127
        cpu:                        3500m
        ephemeral-storage:          123201474766
        hugepages-1Gi:              0
        hugepages-2Mi:              0
        memory:                     14225400Ki
        pods:                       500 1
       ...

      1

      이 예에서 pods 매개변수는 KubeletConfig 오브젝트에 설정한 값을 보고해야 합니다.

5. KubeletConfig 오브젝트에서 변경 사항을 확인합니다.

   $ oc get kubeletconfigs set-max-pods -o yaml

   상태가 표시되어야 합니다. "true" 및 type:Success:

   spec:
     kubeletConfig:
       maxPods: 500
     machineConfigPoolSelector:
       matchLabels:
         custom-kubelet: set-max-pods
   status:
     conditions:
     - lastTransitionTime: "2021-06-30T17:04:07Z"
       message: Success
       status: "True"
       type: Success

1. ContainerRuntimeConfig CR의 YAML 파일을 생성합니다.

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: ContainerRuntimeConfig
   metadata:
    name: overlay-size
   spec:
    machineConfigPoolSelector:
      matchLabels:
        pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: '' 1
    containerRuntimeConfig: 2
      pidsLimit: 2048
      logLevel: debug
      overlaySize: 8G
      logSizeMax: "-1"

   1

   수정할 머신 구성 풀의 레이블을 지정합니다.

   2

   필요에 따라 매개변수를 설정합니다.

2. ContainerRuntimeConfig CR을 생성합니다.

   $ oc create -f <file_name>.yaml

3. CR이 생성되었는지 확인합니다.

   $ oc get ContainerRuntimeConfig

   출력 예

   NAME           AGE
   overlay-size   3m19s

4. 새 containerruntime 머신 구성이 생성되었는지 확인합니다.

   $ oc get machineconfigs | grep containerrun

   출력 예

   99-worker-generated-containerruntime   2c9371fbb673b97a6fe8b1c52691999ed3a1bfc2  3.2.0  31s

5. 모두 준비 상태로 표시될 때까지 머신 구성 풀을 모니터링합니다.

   $ oc get mcp worker

   출력 예

   NAME    CONFIG               UPDATED  UPDATING  DEGRADED  MACHINECOUNT  READYMACHINECOUNT  UPDATEDMACHINECOUNT  DEGRADEDMACHINECOUNT  AGE
   worker  rendered-worker-169  False    True      False     3             1                  1                    0                     9h

6. 설정이 CRI-O에 적용되었는지 확인하려면 다음을 실행합니다.

   1. 머신 구성 풀의 노드에 oc debug 세션을 열고 chroot /host를 실행합니다.

      $ oc debug node/<node_name>

      sh-4.4# chroot /host

   2. crio.conf 파일의 변경 사항을 확인합니다.

      sh-4.4# crio config | egrep 'log_level|pids_limit|log_size_max'

      출력 예

      pids_limit = 2048
      log_size_max = -1
      log_level = "debug"

   3. 'storage.conf' 파일의 변경 사항을 확인합니다.

      sh-4.4# head -n 7 /etc/containers/storage.conf

      출력 예

      [storage]
        driver = "overlay"
        runroot = "/var/run/containers/storage"
        graphroot = "/var/lib/containers/storage"
        [storage.options]
          additionalimagestores = []
          size = "8G"

절차

1. 구성 오브젝트를 생성합니다.

   $ oc apply -f overlaysize.yml

2. 새 CRI-O 구성을 작업자 노드에 적용하려면 작업자 머신 구성 풀을 편집합니다.

   $ oc edit machineconfigpool worker

3. ContainerRuntimeConfig CRD에서 설정한 matchLabels 이름을 기반으로 custom-crio 레이블을 추가합니다.

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: MachineConfigPool
   metadata:
     creationTimestamp: "2020-07-09T15:46:34Z"
     generation: 3
     labels:
       custom-crio: overlay-size
       machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in: ""

4. 변경 사항을 저장한 다음 머신 구성을 확인합니다.

   $ oc get machineconfigs

   새로운 99-worker-generated-containerruntime 및 rendered-worker-xyz 오브젝트가 생성됩니다.

   출력 예

   99-worker-generated-containerruntime  4173030d89fbf4a7a0976d1665491a4d9a6e54f1   3.2.0             7m42s
   rendered-worker-xyz                   4173030d89fbf4a7a0976d1665491a4d9a6e54f1   3.2.0             7m36s

5. 해당 오브젝트가 생성된 후 적용할 변경 사항이 있는지 머신 구성 풀을 모니터링합니다.

   $ oc get mcp worker

   작업자 노드는 UPDATING을 True로 표시하고 머신 수, 업데이트된 수 및 기타 세부 정보를 표시합니다.

   출력 예

   NAME   CONFIG              UPDATED   UPDATING   DEGRADED  MACHINECOUNT  READYMACHINECOUNT  UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
   worker rendered-worker-xyz False True False     3             2                   2                    0                      20h

   완료 후 작업자 노드는 UPDATING에서 다시 False로 변환되고 UPDATEDMACHINECOUNT의 수는 MACHINECOUNT의 ​​수와 일치합니다.

   출력 예

   NAME   CONFIG              UPDATED   UPDATING   DEGRADED  MACHINECOUNT  READYMACHINECOUNT  UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
   worker   rendered-worker-xyz   True      False      False      3         3            3             0           20h

   작업자 머신을 보면 새로운 8GB 최대 크기 구성이 모든 작업자에 적용되는 것을 확인할 수 있습니다.

   출력 예

   head -n 7 /etc/containers/storage.conf
   [storage]
     driver = "overlay"
     runroot = "/var/run/containers/storage"
     graphroot = "/var/lib/containers/storage"
     [storage.options]
       additionalimagestores = []
       size = "8G"

   컨테이너 내부를 보면 루트 파티션이 이제 8GB가 됩니다.

   출력 예

   ~ $ df -h
   Filesystem                Size      Used Available Use% Mounted on
   overlay                   8.0G      8.0K      8.0G   0% /